本文關(guān)鍵詞：面向電能質(zhì)量監(jiān)測的壓縮感知采集模式研究

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【摘要】：隨著智能電網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,尤其是發(fā)電側(cè)新能源接入、輸電側(cè)特高壓飛速發(fā)展、用電側(cè)負荷類型日益豐富的趨勢下,電能質(zhì)量也面臨著越來越多的擾動和不穩(wěn)定因素,因此,電能質(zhì)量問題的解決受到了廣泛的重視。電能質(zhì)量監(jiān)測作為解決電能質(zhì)量問題的數(shù)據(jù)來源和信息基礎(chǔ),其數(shù)據(jù)采集技術(shù)的發(fā)展對于提高電能質(zhì)量數(shù)據(jù)采集的效率、改善電能質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性具有重要意義。目前,電能質(zhì)量數(shù)據(jù)量急劇增多的環(huán)境下,解決海量電能質(zhì)量數(shù)據(jù)采集傳輸?shù)闹饕侄螢閷Σ蓸雍髷?shù)據(jù)進行壓縮處理,在傳輸端降低傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量,實現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮；而缺乏解決電能質(zhì)量數(shù)據(jù)量龐大的源端數(shù)據(jù)壓縮實現(xiàn)方式。壓縮感知理論的出現(xiàn)正是解決這一問題的有效途徑。為解決電能質(zhì)量數(shù)據(jù)采集傳輸數(shù)據(jù)量龐大、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)壓縮方式前端計算能力有限的問題,本文中將壓縮感知理論應(yīng)用于電能質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)采集,實現(xiàn)了電能質(zhì)量數(shù)據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)量的有效減少,突破源端設(shè)備計算處理能力瓶頸：并且在此基礎(chǔ)上,提出了一種面向用電側(cè)電能質(zhì)量監(jiān)測的時空壓縮感知方法,充分考慮相似用戶間電能質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)的空間相關(guān)性和電能質(zhì)量數(shù)據(jù)本身的時間可稀疏性,通過對稀疏基的變形實現(xiàn)時空二維的壓縮感知,實現(xiàn)了更低維的壓縮感知采集模式,進一步提升了數(shù)據(jù)采集壓縮比并有效提升了重構(gòu)效率。另一方面,還提出了一種測量矩陣的優(yōu)化構(gòu)建方法,基于克羅內(nèi)克積和Gram矩陣,實現(xiàn)了測量矩陣非相關(guān)特性的優(yōu)化,從而實現(xiàn)壓縮感知重構(gòu)精度的提升,即增強了相同重構(gòu)精度下的可壓縮比；通過實驗驗證,本文中的算法均能體現(xiàn)出良好的壓縮效果,準(zhǔn)確重構(gòu)原始信號,為改善電能質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)采集模式提供重要解決手段,為實現(xiàn)電網(wǎng)各環(huán)節(jié)的廣泛電能質(zhì)量監(jiān)測開辟了新途徑。
【關(guān)鍵詞】：電能質(zhì)量監(jiān)測 壓縮感知 時空壓縮感知 測量矩陣優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM76
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 課題背景及研究的目的和意義9
• 1.2 電能質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)采集技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 電能質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)采集技術(shù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.2 電能質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)采集技術(shù)的發(fā)展趨勢11-12
• 1.3 壓縮感知理論的發(fā)展應(yīng)用12-15
• 1.3.1 壓縮感知理論的發(fā)展歷程12-13
• 1.3.2 壓縮感知理論研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3.3 壓縮感知理論在電能質(zhì)量監(jiān)測的應(yīng)用及發(fā)展趨勢14-15
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)及主要研究內(nèi)容15-16
• 第2章 電能質(zhì)量壓縮感知理論16-22
• 2.1 壓縮感知理論框架16-19
• 2.1.1 稀疏矩陣16-17
• 2.1.2 測量矩陣17-18
• 2.1.3 重構(gòu)算法18-19
• 2.2 電能質(zhì)量信號模型分析19-21
• 2.2.1 電能質(zhì)量信號模型19-20
• 2.2.2 電能質(zhì)量信號可稀疏性分析20-21
• 2.3 本章小結(jié)21-22
• 第3章 面向用電側(cè)電能質(zhì)量監(jiān)測的時空壓縮感知方法22-31
• 3.1 時空壓縮感知模型架構(gòu)22-25
• 3.1.1 常規(guī)電能質(zhì)量數(shù)據(jù)采集模型22-23
• 3.1.2 時空壓縮感知數(shù)據(jù)采集模型23-25
• 3.2 時空壓縮感知模型分析25-26
• 3.3 仿真驗證分析26-29
• 3.3.1 重構(gòu)曲線對比26-28
• 3.3.2 統(tǒng)計量對比28-29
• 3.4 本章小結(jié)29-31
• 第4章 面向電能質(zhì)量監(jiān)測的測量矩陣優(yōu)化方法31-40
• 4.1 測量矩陣特性分析31-32
• 4.2 基于克羅內(nèi)克積的測量矩陣構(gòu)建32-33
• 4.3 基于GRAM矩陣的測量矩陣優(yōu)化33-35
• 4.4 仿真驗證分析35-39
• 4.5 本章小結(jié)39-40
• 第5章 結(jié)論與展望40-42
• 5.1 結(jié)論40-41
• 5.2 展望41-42
• 參考文獻42-46
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果46-47
• 致謝47

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4 辛建波;孫e，

本文編號：631920